Khả năng dự báo mưa lớn do không khí lạnh kết hợp với dải hội tụ nhiệt đới cho khu vực Trung Trung Bộ bằng mô hình WRF

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Khả năng dự báo mưa lớn do không
khí lạnh kết hợp với dải hội tụ nhiệt
đới cho khu vực Trung Trung Bộ
bằng mô hình WRF

1
LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Trần Tân Tiến, là
người đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này.
Tôi xin cảm ơn các Thầy cô và các cán bộ trong khoa Khí tượng - Thủy văn -
Hải dương học đã cung cấp cho tôi những kiến thức chuyên môn quý báu, giúp đỡ
và tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất trong suốt thời gian tôi học tập và thực
hành ở Khoa.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Đài Khí tượng Thủy văn khu
vực Trung Trung Bộ và toàn thể các đồng nghiệp trong cơ quan đã tạo điều kiện và
bố trí thời gian để tôi có thời gian học tập và hoàn thành luận văn.
Tôi cũng xin cảm ơn Phòng sau đại học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
đã tạo điều kiện cho tôi có thời gian hoàn thành luận văn.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, người thân và bạn
bè, những người đã luôn ở bên cạnh cổ vũ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất
cho tôi trong suốt thời gian học tập.

Nguyễn Tiến Toàn

2
MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 9
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 10
1.1 Tổng quan về dự báo mưa bằng phương pháp số 10
1.2 Các quy định về mưa lớn diện rộng 14
1.2.1 Quy định về mưa lớn 14
1.2.2 Quy định về mưa lớn diện rộng 14
1.3 Hình thế gây mưa lớn tại Trung Bộ do không khí lạnh kết hợp dải hội tụ nhiệt
đới 15
1.3.1 Những nét đặc trưng của không khí lạnh ở các tỉnh miền trung 15
1.3.2 Dải hội tụ nhiệt đới 16
1.3.2.1 Khái niệm 16
1.3.2.2 Một số đặc trưng của dải hội tụ nhiệt đới 16
1.3.3 Mô hình synop đặc trưng không khí lạnh kết hợp dải hội tụ nhiệt đới gây
ra mưa lớn Trung Bộ trong những tháng mùa đông 18
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH WRF VÀ ÁP DỤNG ĐỂ DỰ BÁO MƯA LỚN Ở
TRUNG TRUNG BỘ 20
2.1 Mô hình dự báo thời tiết WRF 20
2.1.1 Cấu trúc của mô hình WRF 20
2.1.2 Các quá trình vật lý trong mô hình 21
2.1.2.1 Vật lí vi mô 22
2.1.2.2 Đối lưu mây tích 22
2.1.2.3 Lớp bề mặt 23
2.1.2.4 Lớp biên hành tinh 23
2.1.2.5 Bức xạ khí quyển 23
2.1.2.6 Sơ đồ tương tác giữa các quá trình vật lí 24
2.2 Cập nhật số liệu địa phương trong mô hình WRF 24
2.2.1 Phương pháp Cressman 24
2.2.2 Các Kỹ thuật sử dụng trong OBSGRID 27
2.3 Nguồn số liệu, cấu hình miền tính dự báo mưa bằng mô hình WRF 28
2.3.1 Cấu hình được lựa chọn 28

2.3.2 Nguồn số liệu 28
2.3.3 Các bước cập nhật số liệu địa phương 31
2.4 Phương pháp xây dựng hồi qui có lọc và các chỉ tiêu đánh giá kết quả dự báo
lượng mưa 32

3
2.4.1 Xây dựng phương trình dự báo mưa 32
2.4.1.1 Phương pháp xây dựng phương trình hồi qui có lọc 32
2.4.1.2. Nguyên tắc xây dựng phương trình hồi qui 32
2.4.2 Phương pháp đánh giá 33
2.4.2.1 Đánh giá tỷ số giữa vùng dự báo và vùng thám sát 33
2.4.2.2 Xác suất phát hiện 33
2.4.2.3 Tỷ phần dự báo phát hiện sai 33
2.4.2.4 Điểm số thành công 34
2.4.2.5 Độ chính xác 34
CHƯƠNG 3: 35
KẾT QUẢ DỰ BÁO MƯA LỚN DO KHÔNG KHÍ LẠNH KẾT HỢP VỚI DẢI
HỘI TỤ NHIỆT ĐỚI TỪ 1 ĐẾN 3 NGÀY BẰNG MÔ HÌNH WRF 35
3.1 Phương trình hồi qui dự báo lượng mưa 35
3.1.1 Phương trình dự báo lượng mưa 24h 35
3.1.1.1 Khu vực Quảng Bình 35
3.1.1.2 Khu vực Quảng Trị 37
3.1.1.3 Khu vực Thừa Thiên_Huế 39
3.1.1.4 Khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng 40
3.1.1.5 Khu vực Quảng Ngãi 41
3.1.1 Phương trình dự báo 48h 43
3.1.2.1 Khu vực Quảng Bình 43
3.1.2.2 Khu vực Quảng Trị 44
3.1.2.3 Khu vực Thừa Thiên_Huế 45
3.1.2.4 Khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng 47

3.1.2.5 Khu vực Quảng Ngãi 48
3.1.3 Phương trình dự báo 72h 50
3.1.3.1 Khu vực Quảng Bình 50
3.1.3.2 Khu vực Quảng Trị 52
3.1.3.3 Khu vực Thừa Thiên_Huế 53
3.1.3.4 Khu vực Quảng Nam – Đà Nẵng 55
3.1.3.5 Khu vực Quảng Ngãi 56
3.2 Nhận xét kết quả xây dựng phương trình 58
3.2.1 Phân tích đợt mưa độc lập từ ngày 21-24/10/2009 58
3.2.1.1 Hình thế Synop : 58
3.2.1.2 Nhận xét kết quả dự báo lượng mưa 60

4
3.2.2 Đánh giá dự báo mưa lớn do không khí lạnh kết hợp với ITCZ tại khu
vực Trung Trung Bộ bằng các chỉ số thống kê 64
3.3. Quy trình dự báo mưa lớn 76
3.3.1 Xác định hình thế 76
3.3.2 Chạy mô hình 76
3.3.3 Sử dụng phương trình hồi qui dự báo lượng mưa tại các trạm 76
3.3.3.1 Phân vùng Quảng Bình 76
3.3.3.2 Phân vùng Quảng Trị 77
3.3.3.3 Phân vùng Thừa Thiên_Huế 77
3.3.3.4 Phân vùng Quảng Nam – Đà Nẵng 78
3.3.3.5 Phân vùng Quảng Ngãi 78
KẾT LUẬN 80
TÀI LIỆU THAM KHẢO 81

5
Danh mục hình vẽ
Hình 2.1: Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF 21

Hình 2.2: Sơ đồ tương tác vật lí 24
Hình 2.3: Bán kính ảnh hưởng và khu vực quét 25
Hình 2.4: Mô tả kỹ thuật Ellipse 27
Hình 2.5: Mô tả kỹ thuật Banana 27
Hình 2.6: Các miền tính của mô hình WRF được lựa chọn cho Việt Nam và khu vực
Trung Trung Bộ 28
Hình 2.7: Mạng lưới trạm bề mặt (a) và cao không (b) dùng trong thử nghiệm 29
Hình 2.8: Phân bố các trạm đo mưa ở Trung Trung Bộ 30
Hình 3.1: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Bình 24h
36
Hình 3.2: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Trị 24h
38
Hình 3.3: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Thừa
Thiên_Huế 24h 39
Hình 3.4: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Nam –
Đà Nẵng 24h 41
Hình 3.5: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Ngãi 24h
42
Hình 3.6: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Bình 48h
44
Hình 3.7: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Trị 48h
45
Hình 3.8: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Thừa
Thiên_Huế 48h 47
Hình 3.9: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Nam –
Đà Nẵng 48h 48
Hình 3.10: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Ngãi
48h 50
Hình 3.11: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Bình
72h 51

Hình 3.12: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Trị 72h
52
Hình 3.13: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Thừa
Thiên_Huế 72h 54

6
Hình 3.14: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Nam –
Đà Nẵng 72h 56
Hình 3.15: Sai số bình phương trung bình các phương trình khu vực Quảng Ngãi
72h 57
Hình 3.16: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 22/10/2009 59
Hình 3.17: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 23/10/2009 60
Hình 3.18: Bản đồ phân tích và dự báo mặt đất 07h00 ngày 24/10/2009 60
Hình 3.19: Mưa tích lũy 24h từ ngày 21/10/2009 62
Hình 3.20: Mưa tích lũy 48h từ ngày 21/10/2009 63
Hình 3.21: Mưa tích lũy 72h từ ngày 21/10/2009 64
Hình 3.22: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h 66
Hình 3.23: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h 67
Hình 3.24: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h 67
Hình 3.25: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h 68
Hình 3.26: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 24h 68
Hình 3.27: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h 70
Hình 3.28: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h 70
Hình 3.29: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h 71
Hình 3.30: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h 71
Hình 3.31: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 48h 72
Hình 3.32: Biến đổi chỉ số FBI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h 72
Hình 3.33: Biến đổi chỉ số POD với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h 73
Hình 3.34: Biến đổi chỉ số FAR với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h 73
Hình 3.35: Biến đổi chỉ số CSI với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h 74

Hình 3.36: Biến đổi chỉ số PC với các ngưỡng mưa tại hạn dự báo 72h 74

7
Danh mục bảng
Bảng 2.1: Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF 22
Bảng 2.2: Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF 22
Bảng 2.3: Tùy chọn bề mặt đất trong WRF 23
Bảng 2.4: Tùy chọn sơ đồ bức xạ trong WRF 24
Bảng 2.5: Các đợt mưa và đặc điểm mưa 29
Bảng 2.6: Danh sách trạm tính mưa 30
Bảng 3.1 Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa khu vực Quảng Bình
24h và sai số bình phương trung bình 36
Bảng 3.2: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Trị 24h và sai
số bình phương trung bình 37
Bảng 3.3: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Thừa Thiên_Huế 24h
và sai số bình phương trung bình 39
Bảng 3.4: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Nam – Đà
Nẵng 24h và sai số bình phương trung bình 40
Bảng 3.5: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Ngãi 24h và sai
số bình phương trung bình 41
Bảng 3.6: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Bình 48h và sai
số bình phương trung bình 43
Bảng 3.7: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Trị 48h và sai
số bình phương trung bình 44
Bảng 3.8: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Thừa Thiên_Huế 48h
và sai số bình phương trung bình. 46
Bảng 3.9: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Nam – Đà
Nẵng 48h và sai số bình phương trung bình: 47
Bảng 3.10: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Ngãi 48h và
sai số bình phương trung bình. 48

Bảng 3.11: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Bình 72h và
sai sô bình phương trung bình 51
Bảng 3.12: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Trị 72h và sai
số bình phương trung bình 52
Bảng 3.13: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Thừa Thiên_Huế 72h
và sai số bình phương trung bình. 54
Bảng 3.14: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Nam – Đà
Nẵng 72h và sai số bình phương trung bình 55

8
Bảng 3.15: Các hệ số phương trình hồi qui dự báo lượng mưa Quảng Ngãi 72h và
sai số bình phương trung bình. 56
Bảng 3.16: Các điểm số đánh giá mưa tích lũy 24h theo các ngưỡng mưa 65
Bảng 3.17: Các điểm số đánh giá mưa tích lũy 48h theo các ngưỡng mưa 69
Bảng 3.18: Các điểm số đánh giá mưa 72h theo các ngưỡng mưa 75

9
MỞ ĐẦU
Khu vực Trung Trung Bộ nằm ở Trung phần Việt Nam theo hướng tây bắc - đông
nam trải dài từ vĩ tuyến 14
o
32 - 18
o
06N, bao gồm 5 tỉnh và 1 thành phố: Quảng Bình,
Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Quảng Nam, Quảng Ngãi và Thành phố Đà Nẵng. Trung
Trung Bộ là một khu vực lớn thuộc duyên hải miền Trung có địa hình khá phức tạp: phía
Đông là dải đồng bằng nhỏ hẹp ven biển tiếp cận biển Đông và vùng đồi núi thấp, phía
Tây là một phần Đông Nam dãy Trường Sơn, với nhiều nhánh núi ngang vuông góc với
bờ biển tạo thành những đèo cắt ngang các đồng bằng như Đèo Ngang, đèo Hải Vân.
Nhìn chung khu vực Trung Trung Bộ có 4 loại địa hình chủ yếu: Núi, đồi thấp, đồng

bằng và bãi cát ven biển; trong đó loại địa hình vùng núi chiếm khoảng 2/3 diện tích đất
tự nhiên. Địa hình có hướng nghiêng từ Tây sang Đông với độ dốc khá lớn.
Trung Trung Bộ cũng như các vùng khác ở Việt Nam nằm trong vùng nhiệt đới gió
mùa, nhưng do vị trí địa lý và địa hình phức tạp nên thời tiết do gió mùa đem đến cho
khu vực Trung Bộ khác biệt nhiều so với các khu vực khác trên lãnh thổ nước ta: Gió
mùa tây nam thường đem đến mưa to ở một số thung lũng đón gió tây nam của các tỉnh
ven biền miền Trung, nhưng lại đem đến không khí khô hanh, nắng nóng ở phần lớn
lãnh thổ các tỉnh ven biển Trung Bộ. Hoặc như gió mùa đông bắc gây ra mưa to đến rất
to ở các tỉnh ven biển miền Trung. Do đó mùa mưa và mùa khô ở khu vực này khác hẳn
với các nơi khác. Vì vậy các hình thế thời tiết gây ra mưa to đến rất to tại khu vực cũng
có những nét riêng biệt đáng kể. Mưa lớn ở Trung Trung Bộ nói chung thường do các
hình thế thời tiết chủ yếu sau:
1. Bão hoặc áp thấp nhiệt đới.
2. Gió mùa đông bắc.
3. Gió mùa tây nam.
4. Các hoạt động của các nhiễu động nhiệt đới khác: gió đông (chủ yếu là sóng
đông), hội tụ nhiệt đới.
5. Mưa đặc biệt lớn trong trường hợp: có sự phối hợp hoạt động giữa gió mùa hoặc
tín phong đông bắc ở phía bắc với các nhiễu động nhiệt đới (Bão, áp thấp nhiệt
đới, hoặc dải hội tụ, sóng đông) ở Biển Đông.
Do các đặc điểm địa lý và các dạng hình thế gây mưa đã nêu ở trên, công tác dự báo
mưa gặp rất nhiều khó khăn trong việc dự báo định lượng mưa để cảnh báo lũ cũng như
phòng chống thiên tai cho khu vực này.
Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển mạnh mẽ về khoa học máy tính
mô hình số trị đã thể hiện là một công cụ hữu ích, góp phần nâng cao chất lượng dự báo
thời tiết, đặc biệt là các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, bão và áp thấp nhiệt
đới. Mô hình số là công cụ hữu ích trong dự báo hạn ngắn và đang được nghiên cứu rộng
rãi nhằm nâng cao chất lượng dự báo. Một trong số đó là mô hình WRF. Bên cạnh đó,
sự tối ưu hóa trong mã nguồn tính toán của WRF cho phép người sử dụng có thể chạy
mô hình trên rất nhiều loại máy tính với các hệ điều hành khác nhau cũng như chạy song

song với bộ nhớ chia sẻ OpenMP hay bộ nhớ phân tán MPI. Chính vì những tính năng
ưu việt trên, tác giả đã lựa chọn mô hình WRF làm công cụ cho nghiên cứu về bài toán
dự báo mưa 1 - 3 ngày cho khu vực Trung Trung Bộ khi có dạng hình thế không khí lạnh
kết hợp với dải hội tụ nhiệt đới.

10
CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN
1.1 Tổng quan về dự báo mưa bằng phương pháp số
Dự báo mưa vẫn là một thử thách lớn đối với bài toán nghiệp vụ trên thế giới. Các
trung tâm dự báo trên thế giới và khu vực dự báo mưa định lượng thời hạn 2-3 ngày đều
dùng các mô hình số và tổ hợp kết quả. Dưới đây là các phương pháp dự báo của một số
trung tâm.
+ Australia.
Cơ quan khí tượng Úc bắt đầu sử dụng một phương pháp dự báo mưa bằng cách
kết hợp hay chính là tổ hợp các mô hình dự báo khác nhau từ năm 2006. Phương pháp tổ
hợp ở đây chính là PME (Poor Man’s Ensemble). Chất lượng dự báo tổ hợp cho thấy về
mặt thống kê nó luôn luôn có độ chính xác tốt hơn bất cứ một dự báo thành phần nào
trong tổ hợp. Các sản phẩm tổ hợp nhận được từ GAPS (Global Assimilation and
Prediction System) và LAPS (Limited Area Prediction Scheme). Từ 2006 Cơ quan khí
tượng Úc dự báo mưa từ 1 đến 4 ngày với sản phẩm dự báo là
- Bản đồ dự báo mưa độ phân giải 100x100 km
- Lượng mưa đưa ra từng ngày
- Xác suất lượng mưa tính theo kết quả dự báo của các mô hình
Bản đồ tổng lượng mưa theo thời gian dự báo 4 ngày. Lượng mưa tính theo dự báo
của Úc và của các mô hình trên thế giới (lấy trung bình)
Các kết quả dự báo được lấy từ các cơ quan khí tượng :
Nha khí tượng Úc (Australian Bureau of Meteorology)
Ban quản lý khí tượng, hải dương Hoa Kỳ (US National Oceanographic and
Atmospheric Administration)

Cơ quan khí tượng Anh (UK Meteorological Office)
Tổ chức khí tượng Nhật Bản (Japanese Meteorological Agency)
Trung tâm dự báo thời tiết Châu Âu (European Centre for Medium Range Weather
Forecasting)
Cơ quan khí tượng Canada (Meteorological Service of Canada)
Cơ quan thời tiết quốc gia Đức (German national weather service, Deutscher
Wetterdienst)
+ Hong Kong
Hong Kong Observatory (HKO) đã sử dụng các thông tin radar, vệ tinh, quan trắc
tức thời để dự báo mưa hạn cực ngắn (nowcasting). Từ 1999 đã xây dựng hệ thống

11
SWIRLS (Short-range Warning of Intense Rainstorms in Localized Systerms) rất hữu
ích, phát huy tác dụng đến nay. Hệ thống này dự báo lượng mưa một giờ một trước vài
giờ với 3 mức cảnh báo 30mm/h, 50mm/h và 70mm/h.
Để dự báo lượng mưa 3 ngày đã sử dụng các sản phẩm mô hình từ Trung tâm dự
báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF), Cơ quan Khí tượng Hoàng gia Anh (UKMO) và Cơ
quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) để đưa ra các bản tin dự báo (Lai và Cheung
2001)[17]. Tuy nhiên, để có thể tính đến các yếu tố địa phương thì gần đây HKO còn sử
dụng thêm mô hình ORSM (Operational Regional Spectral Model) bước lưới 20 km
lồng trong lưới 60 km. Trong bước phân tích, các yếu tố ẩm địa phương được đưa vào
trường nền của ECMWF, UKMO và JMA bằng cách sử dụng các nguồn đo mưa, radar,
độ che phủ mây và nhiệt độ mây từ vệ tinh địa tĩnh của JMA. Cuối cùng, dự báo tổ hợp
được xây dựng dựa trên các sản phẩm mô hình. Từ các đầu vào khác nhau, các mô hình
khác nhau sẽ cho các kết quả dự báo mưa có độ phân tán nhất định. Từ đó, các dự báo
viên có thể cho bản tin dự báo.
+ Hoa Kỳ
Tại Hoa Kỳ, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn (HPC-Hydrometeorological
Prediction Center), các Trung tâm Dự báo sông (River Forecast Centers), và các cơ quan
dự báo địa phương thuộc Cơ quan Thời tiết Quốc gia (NWS-National Weather Service)

đưa ra các dự báo mưa cho hạn dự báo tới 5 ngày (Brennan et al. 2008)[13], dự báo
lượng mưa bằng hoặc lớn hơn 0,25 mm. Tuy nhiên, chất lượng dự báo thủy văn sử dụng
mưa dự báo từ các mô hình khí tượng phụ thuộc vào mùa trong năm và các lưu vực cụ
thể. Các mô hình khí tượng được HPC sử dụng bao gồm NWS’s GFS, mô hình NAM
(North American Mesoscale) và ECMWF. Qua các chỉ tiêu đánh giá QPF cho thấy mô
hình NAM có chất lượng thấp nhất, hai mô hình GFS và ECMWF có chất lượng tốt hơn,
nhưng cũng không hoàn toàn ổn định từ năm này qua năm khác (Brennan et al.
2008)[13].
Năm 1992, hệ thống dự báo tổ hợp đầu tiên của Hoa Kỳ bắt đầu hoạt động với một
cặp điều kiện ban đầu sử dụng phương pháp cấy nhiễu động. Hiện nay, NCEP phát triển
thành 3 hệ thống dự báo tổ hợp như sau:
1. Hệ thống tổ hợp dự báo mùa được xây dựng dựa trên sự kết hợp của 2 mô hình
GFS và MOM3 và sử dụng phương pháp dự báo trễ, độ phân giải của các mô hình này
từ 1/3 đến 1 độ kinh vĩ.
2. Dự báo tổ hợp gồm 20 cặp dự báo thành phần đã được thực hiện với mô hình toàn
cầu GFS có độ phân giải lưới 90 km, 28 mực và có hạn dự báo tới 384 giờ.
3. Hệ thống dự báo tổ hợp hạn ngắn sử dụng mô hình ETA với 10 thành phần, RSM
với 5 thành phần và WRF với 6 thành phần tương ứng với các phiên bản tham số hóa đối
lưu khác nhau.
Đặc biệt hiện nay tại trung tâm NCEP của Hoa Kỳ tập trung nghiên cứu về khả
năng dự báo định lượng xác suất mưa (PROBABILISTIC QUANTITATIVE
PRECIPITATION FORECASTS) với thời hạn 15 ngày với hệ thống tổ hợp toàn cầu và
từ 2-3 ngày với hệ thống tổ hợp khu vực.
Gần đây, vào những năm đầu tiên của thế kỷ 21, các Trung tâm Khí tượng khác như
Nhật Bản (JMA), Hàn Quốc (KMA) cũng đã có hệ thống dự báo tổ hợp với các mô hình
toàn cầu của mình và sử dụng phương pháp cấy nhiễu động như của Hoa Kỳ.

12
+ Trung tâm Châu Âu (ECMWF)
ECMWF bắt đằu đưa vào nghiệp vụ hệ thống dự báo tổ hợp từ năm 1992 bằng việc

sử dụng phương pháp tách vector kỳ dị để tạo nhiễu động ban đầu. Hệ thống dự báo tổ
hợp của Trung tâm này hiện nay có tới 51 dự báo thành phần, thực hiện dự báo hàng
ngày và cung cấp kết quả cho các nước trong Cộng đồng Châu Âu là thành viên của
ECMWF.
Dự báo tổ hợp cho khu vực giới hạn (LAEF) bắt đằu đưa vào nghiệp vụ từ năm
2007. Trung tâm này sử dụng các điều kiện nhiễu ban đầu từ quá trình nuôi nhiễu quy
mô lớn bằng phương pháp vectơ kỳ dị của trung tâm ECMWF và điều kiện nhiễu ban
đầu quy mô nhỏ sinh ra từ hệ thống nuôi nhiễu động ALADIN, sử dụng kỹ thuật điều
kiện nhiễu bề mặt ban đầu (perturbations to initial surface conditions). Đặc biệt thay đổi
các sơ đồ vật lý có nuôi nhiễu động cho từng trường hợp để thay đổi các quá trình quy
mô lớn và quy mô nhỏ (dưới lưới) của các biến mưa, bức xạ…
Tuy nhiên, cho đến trước những năm 80 của thế kỷ XX, các nghiên cứu phát triển về
lý thuyết cũng như ứng dụng chủ yếu vẫn chỉ quan tâm đến các khu vực ngoại nhiệt đới
của Châu Âu và Mỹ. Dự báo thời tiết ở nhiệt đới nói chung và bằng phương pháp số nói
riêng ở thời kỳ này còn nhiều khó khăn do hạn chế về động lực học lý thuyết cho vùng
nhiệt đới-xích đạo. Đến nay có những cải tiến to lớn trong dự báo nghiệp vụ bằng mô
hình toàn cầu cho các vùng nhiệt đới, đó là việc đưa vào mô hình sơ đồ tham số hoá đối
lưu (TSHĐL) nông, biến đổi TSHĐL sâu, một sơ đồ mây mới và tăng độ phân giải
ngang của mô hình[4]. Trên qui mô toàn cầu, nghiên cứu của Tiedtke và cộng sự
(1988)[21] đã đánh giá tác động của tổ hợp vật lý và tăng độ phân giải ngang đối với sai
số hệ thống trong dự báo nghiệp vụ ở nhiệt đới của ECMWF. Việc tăng độ phân giải
ngang trong các mô hình dự báo thời tiết nghiệp vụ (Black, 1994[12]; Rogers và cộng sự,
1998[19]) nhìn chung nâng cao chất lượng dự báo mưa định lượng (QPF), được thể hiện
qua các điểm số kỹ năng truyền thống (Mesinger, 1998)[18]. Khi độ phân giải ngang
tăng, mô hình có thể nắm bắt được chuyển động thẳng đứng tốt hơn dẫn tới làm tăng các
cực trị mưa dự báo (Weisman và cộng sự, 1997)[23].
Zhang và cộng sự (1994)[25] cũng đã nhận thấy rằng, việc nghiên cứu quan hệ giữa
mưa qui mô dưới lưới và qui mô lưới có tác động đáng kể đến kết quả mô phỏng trong
trường hợp độ phân giải ngang còn đủ thô để sử dụng sơ đồ TSHĐL. Hong S và Zhan
(1998)[15] cho thấy vị trí của mưa qui mô lưới bị ảnh hưởng nhiều bởi TSHĐL hơn là

việc thay đổi phương pháp tính mưa qui mô lưới. Mặt khác, thời gian kích hoạt của cả sơ
đồ TSHĐL và sơ đồ ẩm hiển có tác động đáng kể đối với mưa mô phỏng (Grell,
1993)[14] và có thể thay đổi với các sơ đồ khác nhau.
Những cải tiến trong thám sát và phương pháp đồng hóa số liệu để cải tiến trường
ban đầu cho mô hình góp phần quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dự báo mưa
(Spencer và Stensrud, 1998)[20]. Huo và cộng sự (1995)[16] đã nghiên cứu độ nhạy của
trường ban đầu trong dự báo các trường trong bão, kết quả cho thấy sự thay đổi nhỏ
trong trường gió ban đầu tạo nên sự thay đổi lớn trong dự báo quỹ đạo bão và trường
mưa dự báo. Yoshinori và cộng sự (2009)[24] đã đồng hoá số liệu lượng hơi nước ngưng
tụ (PWV) từ hệ thống GPS bằng mô hình MSM, kết quả cho thấy cải thiện đáng kể vùng
hội tụ phía bắc của áp thấp nhiệt đới và vùng mưa dự báo.
Nghiên cứu ứng dụng thống kê sau mô hình (MOS – Model Output Statistics) cũng
được sử dụng dự báo mưa ở một số nước Châu Á như

13
+ Hàn Quốc:
Mô hình hồi quy tuyến tính nhiều chiều của Viện nghiên cứu khí tượng (METRI –
Meteorological Research Institute) được dùng để thử nghiệm dự báo hạn dài cho giáng
thủy và nhiệt độ tại Hàn Quốc. Kết quả mô hình thực nghiệm cho sản phẩm dự báo nhiệt
độ tháng giêng (mùa đông) và lượng mưa tháng 8 (mùa hè). Những nhân tố dự báo chọn
từ độ cao địa thế vị mực 500 hPa ở Bắc Bán Cầu và trường nhiệt độ mặt biển (SST – Sea
surface temperature) trên Thái Bình Dương.
+ Ấn Độ:
Ấn Độ là một nước có lịch sử lâu dài trong nghiên cứu hạn dài về mưa do gió mùa.
Từ đầu thế kỷ 20, ở Ấn Độ đã phát triển nhiều loại mô hình thống kê, trong đó có mô
hình hồi quy để dự báo gió mùa Ấn Độ. Các yếu tố dự báo khác nhau được chọn bằng
phương pháp tương quan. Ví dụ một số nhân tố dự báo được sử dụng là: sự tích tụ tuyết
trên núi Himalaya cuối tháng 5, khí áp tại hai trạm Tahiti và Darwin (vào mùa xuân) và
nhiệt độ bờ biển Pêru (trước tháng 8)…Ngoài ra còn có những mô hình dự báo thống kê
khác, đó là các mô hình nhiều tham số, những tham số được sử dụng trong mô hình là:

nhiệt độ, áp suất, gió, bao phủ tuyết. Điển hình như:
Phương pháp dự báo biến động giáng thuỷ ở phía đông bắc Ấn Độ
Sử dụng phương pháp phân tích hàm trực giao tự nhiên (EOF - Empirical Orthogonal
Function) dự báo lượng mưa do gió mùa tây nam ở Ấn Độ. Toàn bộ lượng mưa hàng
năm sinh ra do ảnh hưởng của gió mùa tây nam chiếm 70% (trong những tháng từ tháng
6 đến tháng 9), còn lại 22% lượng mưa sinh ra do bão (từ tháng 3 – 5), và 8% do gió mùa
đông bắc (từ tháng 11 – 1). Kết quả phân tích cho thấy lượng giáng thuỷ ở vùng đông
bắc Ấn Độ chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi gió mùa tây nam. Các tham số hoàn lưu toàn cầu
và sự biến động SST vùng ENSO, hệ thống nhiệt độ Bắc Bán Cầu và nhiệt độ khu vực
này, gió mùa tây nam và dao động 2 năm của đới gió dưới tầng bình lưu được sử dụng
để dự báo mưa do gió mùa tây nam. Những chỉ tiêu này đã được nghiên cứu và dự báo
gió mùa tây nam và gió mùa đông bắc ở vùng đông bắc Ấn Độ. Những tham số hoàn lưu
đã cho thấy hệ số tương quan không đủ lớn để phát triển mô hình dự báo.
+ Trung Quốc:
Sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính quay (RPC – Rotated principle
component analysis) để nghiên cứu đặc điểm không gian và thời gian của giáng thuỷ
Trung Quốc.
Cấu trúc không gian dự báo trên toàn lãnh thổ Trung Quốc bao gồm 339 trạm, chia
thành 7 khu vực dự báo. Nguồn số liệu là lượng mưa mùa hè trong 3 tháng: tháng 6,
tháng 7 và tháng 8 từ năm 1951 – 1994. Số liệu khuyết bổ sung bằng phương pháp “hàn”
(Splus).
Từ kết quả phân tích, tác giả đã rút ra một số nhận xét như sau: lượng mưa ở Trung
Quốc có chu kỳ năm rõ rệt, nhưng phân bố lượng mưa theo từng năm không giống nhau
do lượng mưa mùa hè ở Trung Quốc không chỉ tác động bởi gió mùa mà còn chịu ảnh
hưởng của một số hiện tượng thời tiết khác như: ENSO, dao động tựa 2 năm… Trong số
7 khu vực lượng mưa ở vùng đông nam Trung Quốc lớn hơn nhiều so với vùng Tây Bắc.
Ở nước ta, trong những năm gần đây, các công trình nghiên cứu trong lĩnh vực dự
báo mưa lớn bằng mô hình số trị cũng đã được thực hiện. Trần Tân Tiến (2004)[8] đã

14

nghiên cứu sự phụ thuộc của kết quả vào độ phân giải lưới hai sơ đồ TSHĐL là Kuo và
Kain Fristch dự báo mưa, đã sử dụng mô hình RAMS với 3 lưới lồng có độ phân giải
30km, 10km và 5km, cập nhật điều kiện địa phương, nhiệt độ nước biển tuần, cải tiến sơ
đồ đối lưu để dự báo mưa cho khu vực Trung Bộ. Mô hình đã dự báo được lượng mưa
diện và lượng mưa trạm rất phù hợp, đặc biệt là mô phỏng được lượng mưa tới 400mm/3
ngày. Kiều Thị Xin (2005)[9] đã áp dụng mô hình HRM để dự báo mưa lớn diện rộng ở
Việt Nam. Kết quả mới chỉ cho dự báo mưa lớn diện rộng với lượng mưa khoảng 50
mm/ngày, chưa dự báo được các đợt mưa lớn ở Trung Bộ và thời hạn dự báo mới chỉ là
1 ngày. Hoàng Đức Cường (2008)[2] đã xây dựng hệ thống tổ hợp 9 dự báo thành phần
bằng cách lựa chọn các phương án sử dụng sơ đồ tham số hoá vật lý khác nhau của mô
hình MM5 để dự báo mưa lớn ở Việt Nam. Kết quả khẳng định dự báo mưa của MM5
chưa thật thuyết phục nếu xét theo chỉ số CSI (đa số trường hợp, CSI gần 0 hơn là gần 1).
Dự báo tổ hợp cho kết quả khả quan hơn so với dự báo thành phần với ngưỡng mưa
30mm. Tuy nhiên, hầu hết các dự báo thành phần lại cho kết quả tốt hơn dự báo tổ hợp ở
các ngưỡng mưa lớn (50, 100mm). Khi tăng ngưỡng mưa, chỉ số CSI giảm dần đến
không ở tất cả các trường hợp. Các nhận xét trên đúng với cả ba hạn dự báo khác nhau,
duy nhất nhận xét về sự kém hơn của dự báo tổ hợp so với dự báo thành phần ở các
ngưỡng mưa 50, 100mm không thật phù hợp với hạn dự báo 48h.
Chu Thị Hường (2007)[3] đã sử dụng lưới lồng và hai sơ đồ đối lưu khác nhau để dự
báo mưa lớn Trung Bộ từ 1 đến 3 ngày. Kết quả cho thấy vùng mưa dự báo có xu hướng
lệch với mưa thực tế và lượng mưa thường thấp hơn mưa thực. Nguyễn Thị Thanh
(2010)[7] đã nghiên cứu Đồng hóa số liệu vệ tinh trong mô hình WRF để dự báo mưa
lớn ở khu vực Trung Bộ. Kết quả đối với ngưỡng mưa lớn, mô hình hầu như dự báo
không chính xác về vùng mưa và lượng mưa.
1.2 Các quy định về mưa lớn diện rộng
1.2.1 Quy định về mưa lớn
Mưa lớn hay mưa vừa mưa to diện rộng là quá trình mưa xảy ra mang tính hệ thống
trên một hay nhiều khu vực. Mưa lớn diện rộng có thể xảy ra một hay nhiều ngày, một
hay nhiều trận mưa và không phân biệt dạng mưa. Căn cứ vào lượng mưa thực tế đo
được 24 giờ tại các trạm quan trắc khí tượng bề mặt, trạm đo mưa trong mạng lưới quan

trắc KTTV mà phân định các cấp mưa khác nhau. Theo Qui chế báo áp thấp nhiệt đới,
bão, lũ. Mưa lớn được chia làm 3 cấp[5].
Mưa vừa : Lượng mưa đo được từ 16-50 mm/24h.
Mưa to : Lượng mưa đo được từ 51-100 mm/24h.
Mưa rất to: Lượng mưa đo được >100mm/24h.
1.2.2 Quy định về mưa lớn diện rộng
Trên thực tế các khu vực dự báo được quy định ở nước ta chỉ có thể liền kề một hoặc
hai khu vực dự báo khác nhau và mưa lớn mang tính chất hệ thống bao giờ cũng xảy ra
trên diện tích bề mặt tương đối rộng lớn. Bởi vậy mưa lớn diện rộng được quy định như
sau:
Một khu vực có mưa lớn diện rộng khi mưa lớn xảy ra quá một nửa số trạm trong
toàn bộ số trạm có quan trắc mưa thu thập được của khu vực đó.

15
Mưa lớn xảy ra ở 2 hoặc 3 khu vực liền kề khi tổng số trạm quan trắc mưa lớn vượt
quá 1/2 hoặc 1/3 tổng số trạm quan trắc mưa thu thập được trong 2 hoặc 3 khu vực liền
kề.
Khi mưa lớn xảy ra ở nhiều khu vực liền kề, các trạm quan trắc được tính cũng phải
nằm trong khu vực có mưa.Việc miêu tả khu vực xảy ra mưa lớn diện rộng phải căn cứ
trên việc phân chia các khu vực nhỏ trong các khu vực dự báo đang được hiện hành.
1.3 Hình thế gây mưa lớn tại Trung Bộ do không khí lạnh kết hợp dải hội tụ
nhiệt đới
Trong những tháng mùa đông, không khí lạnh xâm nhập xuống nước ta thường gây
mưa đối với các tỉnh miền Trung. Tuỳ thuộc cường độ không khí lạnh, thời gian tồn tại
mà phạm vi, thời gian mưa kéo dài nhiều ngày hay ít ngày. Mưa lớn miền Trung phụ
thuộc rất nhiều bởi sự tác động kết hợp giữa không khí lạnh với nhiều hệ thống thời tiết
khác như bão, ATNĐ, dải hội tụ nhiệt đới Những biểu hiện mang qui mô cỡ vừa như
các hệ thống trên thường có dấu hiệu trên bản đồ synop 24, 48, 72h thậm chí dài hơn.
Điều đó giúp thuận lợi cho khả năng cảnh báo hạn vừa qui mô lớn. Tuy nhiên, quá trình
mưa phụ thuộc khá nhiều vào sự biến động về mặt hoàn lưu so với hệ thống mang tính

qui luật.
Bằng phương pháp phân tích synop kết hợp phân tích ảnh mây vệ tinh chúng ta có
thể phát hiện và dự báo các đợt mưa đặc trưng như vậy. Đó là cơ sở xây dựng những mô
hình synop đặc trưng của loại hình thế gây mưa lớn đặc biệt này.
1.3.1 Những nét đặc trưng của không khí lạnh ở các tỉnh miền trung
Trong những tháng mùa đông khi mà Bắc bộ và Thanh Hoá có thời tiết khô hanh do
sự chi phối của khối không khí lạnh cực đới thì ở các tỉnh miền Trung đặc biệt các tỉnh
Trung Trung Bộ và Nam Trung Bộ lại là mưa lũ lớn. Năm sớm, mưa lũ bắt đầu xảy ra từ
tháng 9, năm muộn tháng 10 hoặc tháng 11 nhưng mưa lũ đáng kể vẫn tập trung chủ yếu
vào hai tháng cuối năm.
Đối với miền Trung, ngoài đặc trưng do phân bố địa lý, vai trò địa hình góp phần
quan trọng quyết định chế độ mưa lũ ở khu vực này. Dải núi Trường Sơn, cao nguyên
Nam Trung Bộ, các mũi núi nhô ra biển như đèo Ngang, đèo Hải Vân, đèo Cả, đèo Cù
Mông…Không chỉ còn là ranh giới hành chính mà chúng trở thành ranh giới khí hậu,
thời tiết đặc biệt, chế độ mưa của các vùng khác nhau. Cũng như các khu vực khác trên
lãnh thổ nước ta, mưa miền Trung do nhiều nguyên nhân và phân bố hết sức đa dạng.
Trước tiên phải kể đến mưa lớn diện rộng do hoạt động của bão, ATNĐ và không khí
lạnh sau đó mới kể đến mưa do các nhiễu động nhiệt đới khác như dải hội tụ nhiệt đới,
hoạt động đới gió đông cận nhiệt đới…Tuy nhiên nếu tính mức độ ảnh hưởng của bão,
ATNĐ đối với các tỉnh Trung Bộ có mật độ nhỏ hơn nhiều so với Bắc bộ. Nếu các tỉnh
Bắc bộ, người làm dự báo thời tiết quan tâm nhiều đến mưa lớn do hoạt động của xoáy
thuận nhiệt đới, rãnh thấp gió mùa, dải hội tụ nhiệt đới và các nhiễu động gây hội tụ
mạnh trên cao trong tầng đối lưu thì đối với các tỉnh Trung Bộ người ta quan tâm nhiều
hơn mưa lớn do tác động của không khí lạnh cực đới và khối khí nóng ẩm tây Thái Bình
Dương. Sự xáo trộn nhiệt ẩm, sự hội tụ động lực dưới tác động của địa hình là nguyên
nhân chủ yếu gây mưa lớn đối với Trung Bộ. Mưa lớn thường kéo dài cùng với sự tồn tại
của các quá trình trên, chừng nào 1 trong 2 quá trình đó suy giảm hoặc cả 2 quá trình
không còn tồn tại thì mưa lớn cũng suy giảm hoặc không còn nữa. Rõ ràng quan tâm đến

16

mưa lớn nói chung và mưa lớn Trung Bộ nói riêng không chỉ bó hẹp trong việc thu thập,
theo dõi diễn biến mưa thực tế mà vấn đề phải làm sáng tỏ nguyên nhân gây mưa trên cơ
sở phân tích tính toán và dự báo các đặc trưng nhiệt động lực trường khí tượng, các dấu
hiệu tồn tại hoặc thay đổi hình thế synop, điều kiện hoàn lưu, điều kiện nhiệt ẩm, điều
kiện động lực của môi trường chứa đựng mây và mưa không chỉ trên qui mô synop, qui
mô vừa mà còn quan tâm đến qui mô nhỏ kể cả tác động đối lưu do địa hình. Tác động
của địa hình được đặc trưng bởi hai đặc điểm chính đó là hướng bờ biển và phân bố địa
hình mặt đệm. Đó cũng là cơ sở định hướng nghiên cứu phương pháp dự báo mưa cho
từng khu vực riêng biệt có đặc thù địa hình, địa lý khác nhau.
Nguyên nhân các đợt mưa lớn tuy có khác nhau, ngoài một số đợt do bão ảnh hưởng
trực tiếp, phần lớn đều có tác động của không khí lạnh và hoạt động của đới gió đông cận
nhiệt đới dưới dạng này hay dạng khác. Rõ ràng đề cập đến mưa lớn miền Trung trong
những tháng mùa đông không ai có thể phủ nhận vai trò của không khí lạnh và gió đông
cận nhiệt đới. Đây là một trong những dạng hình thế synop đặc trưng gây mưa bất ổn
định và rõ nét nhất đối với Trung Bộ.
1.3.2 Dải hội tụ nhiệt đới
1.3.2.1 Khái niệm
Dải hội tụ nhiệt đới (Intertropical Convergence Zone-ITCZ) là một dải tương đối hẹp
được đặc trưng bởi sự hội tụ khối lượng giữa hai đới tín phong đến từ hai bán cầu. Trong
những trường hợp khi gió tây xích đạo xuất hiện, ITCZ thường có dạng kép (hai ITCZ
nằm song song ở hai phía của xích đạo), do có sự hội tụ giữa đới gió tây xích đạo với tín
phong của mỗi bán cầu.
1.3.2.2 Một số đặc trưng của dải hội tụ nhiệt đới
ITCZ là giới hạn phía xích đạo của hoàn lưu Hadley và cũng là nơi hình thành nhánh
đi lên của hoàn lưu này. Trong chu kỳ dao động của năm, ITCZ dịch chuyển cách xa
xích đạo lên phía cực trên những vùng lục địa mùa hè. Chẳng hạn tháng 7, vị trí ITCZ
tiến xa nhất lên phía bắc trên lục địa Châu Á (tới 28
0
N); còn trong tháng 1 ITCZ dịch
chuyển về nam bán cầu xa nhất, tới lục địa Australia và Đông Phi (khoảng 17 – 18

0
S).
Như vậy trên bề mặt, vị trí ITCZ thường trùng với nơi có nhiệt độ cao nhất, thậm chí
ngay cả trên đại dương. Vì thế ITCZ thường được gọi là xích đạo nhiệt của trái đất.
Trên quy mô hành tinh, có thể xem ITCZ là một đới hội tụ khối lượng theo phương
nằm ngang trong tầng thấp và vì vậy cũng là đới có dòng thăng lên đến một độ cao nào
đó. Nếu phân tích trường khí áp thì ITCZ cũng là nơi có khí áp thấp nhất.
Thông thường không khí phía cực của ITCZ là không khí trong nhánh đi xuống của
vòng hoàn lưu Hadley nên nó là một dòng giáng đoạn nhiệt, không khí khá nóng khô và
ổn định. Trong khi đó không khí từ phía xích đạo của ITCZ là khối không khí biển nhiệt
đới, nhưng thường lạnh hơn khối không khí phía cực của ITCZ, vì thế theo chiều thẳng
đứng ITCZ thường nghiêng về phía xích đạo. Độ nghiêng này có tính biến động rất lớn
theo không gian và thời gian, tùy thuộc vào sự khác nhau của nhiệt độ và tốc độ gió ở hai
bên ITCZ. Tuy nhiên, sự chênh lệch nhiệt độ của hai bên ITCZ thường là không đáng kể
nên độ nghiêng của ITCZ cũng không lớn. Trên bản đồ synop, ITCZ thường chỉ được
xem là một đới bất liên tục về hướng gió và là một đường rãnh khí áp thấp nhất chứ
không phải là một đới bất liên tục về nhiệt độ.

17
Nếu căn cứ vào sự bất liên tục về gió trên vùng Ấn Độ, vào tháng 7, ITCZ phát triển
lên đến độ cao lớn nhất, tới mức 400mb. Trong khi đó ở những vùng khác ITCZ thường
chỉ phát triển đến mực 700mb. Trên mức đó là dòng gió đông khá khô trong hoàn lưu
của áp cao cận nhiệt đới. Mây được hình thành trong lớp không khí ẩm phía xích đạo của
ITCZ. Trong nhiều trường hợp khi độ dày của lớp ẩm lên tới 3km, những đám mây Cu
và Cb lớn được hình thành. Trên những vùng khác, có thể thấy những đám mây tích
không phát triển theo chiều cao hoặc những đám mây tầng tích. Lượng mây cực đại
thường quan trắc được ở phía xích đạo của ITCZ với kích thước ngang khoảng 200 –
500km, tính từ vị trí bề mặt của ITCZ. Trên cơ sở đó, có thể phân tích, xác định sự hiện
diện của ITCZ trên những vùng không có số liệu quan trắc gió và khí áp, có thể dùng ảnh
mây vệ tinh cũng cho kết quả khá tốt, có điều là việc xác định chính xác vị trí trục của

ITCZ là rất khó vì bề rộng của dải mây quá lớn.
Những hệ thống thời tiết qui mô synop và qui mô vừa cũng có tác động nhất định đến
thời tiết ở gần ITCZ, như sóng đông…Các hệ thống qui mô này cũng có thể làm biến
động vị trí, cường độ của chuyển đông thẳng đứng trên vùng lân cận của ITCZ như gió
đất-biển, các sóng nhiệt đới và ngoại nhiệt đới…Cường độ và sự dịch chuyển của áp cao
cận nhiệt đới cũng có ảnh hưởng đến cường độ và vị trí của ITCZ.
Cường độ của ITCZ biến đổi rất lớn theo mùa, theo nhiều năm và theo khu vực địa lí.
Ngoài dạng đơn phổ biến, ITCZ có thể có dạng kép với tần suất xuất hiện không lớn.
Mây trong ITCZ là một dải mây tích rộng và kéo dài. Tuy nhiên, cường độ và phạm vi
của mây tích không đồng nhất trên suốt chiều dài ITCZ. Trong một số trường hợp, trên
ITCZ còn có thể thấy rõ các nhiễu động dạng sóng hay dạng xoáy.
Trong nhiều trường hợp, trường chuyển động trong ITCZ có hội tụ ở tầng thấp và
phân kì ở tầng cao với dòng thăng rất mạnh, tốc độ cực đại của dòng thăng thường xảy ra
ở tầng đối lưu giữa. Một điều rất đáng lưu ý là ở trên ITCZ có thể phát triển các xoáy
thuận, các nhiễu động xoáy này thường di chuyển từ đông sang tây. Với cấu trúc như
vậy, thời tiết điển hình trong ITCZ thường có mây tích và vũ tích, cho mưa rào và dông.
Tuy nhiên, không phải tất cả mọi nơi dọc theo đường hội tụ đều có thời tiết xấu. Nói
chung, những nơi gió hội tụ mạnh thì lượng mưa tăng lên; đặc biệt, mưa rào và dông sẽ
tăng mạnh nhất ở những nơi xuất hiện những nhiễu động xoáy thuận.
Vị trí của ITCZ trong năm phụ thuộc vào vị trí, cường độ của các đới tín phong ở hai
bán cầu; các đới tín phong lại gắn liền với các áp cao cận nhiệt đới; các áp cao cận nhiệt
đới dịch chuyển theo hoạt động biểu kiến của Mặt trời, cho nên ITCZ cũng dịch chuyển
theo mùa. Mặt khác, do gắn với dải có nhiệt độ nước biển bề mặt cực đại nên ITCZ cũng
dịch chuyển theo đới có cường độ bức xạ cực đại. Như vậy, từ mùa đông sang mùa hè
ITCZ dịch chuyển từ bán cầu Nam lên bán cầu Bắc, còn từ mùa hè sang mùa đông ITCZ
dịch chuyển từ bán cầu Bắc xuống bán cầu Nam.
Theo sự dịch chuyển biểu kiến của mặt trời, tháng 4 tín phong từ bán cầu nam vượt
xích đạo đi lên ở phía nam Biển Đông, tháng 5 đi lên ở cả Ấn Độ Dương. Vì thế tháng 4,
tháng 5 ITCZ đã xuất hiện ở các vĩ độ bắc gần xích đạo, trên khu vực phía nam Biển
Đông và phía tây Thái Bình Dương. Tháng 6, khi gió mùa tây nam phát triển mạnh hơn

lên bắc bán cầu thì ITCZ trên Biển Đông cũng được đẩy lên các vĩ độ cao và lùi ra phía
đông một chút, tháng 6 vị trí trung bình của ITCZ ở trong khoảng từ 5 – 8
0
N trên khu
vực đông nam Biển Đông và tây Thái Bình Dương. Trong thời gian này đôi khi dải
ITCZ cũng vươn dài về phía tây, về phía nam của bán đảo Đông Dương. Sang tháng 7,

18
gió mùa tây nam phát triển thổi mạnh qua Biển Đông thì ITCZ đã bị đẩy lùi ra ngoài
Biển Đông, ở vùng bển phía đông Philippin. Tháng 8, khi áp cao Thái Bình Dương lấn
về phía tây, tín phong từ ngoài Thái Bình Dương cũng thổi tới duyên hải phía nam Trung
Quốc và ven biển. Khi đó ITCZ từ phía đông Philippin lại vươn tới vùng ven biển phía
nam Trung Quốc, trục ITCZ ở khoảng vĩ tuyến 21
0
N. Sang tháng 9, áp cao Thái Bình
Dương lấn mạnh vào phía nam lục địa Trung Quốc, tín phong từ ngoài Thái Bình
Dương thổi mạnh qua phía bắc bán đảo Đông Dương tới cả phía bắc vịnh Bengal. Khi
đó ITCZ từ bắc Biển Đông bắt đầu lùi xuống phía nam, trục ITCZ đi ngang qua Trung
Bộ Việt Nam tới cả vịnh Bengal. Tháng 10, với sự hình thành và phát triển mạnh của áp
cao lạnh lục địa ở phía đông Trung Quốc (áp cao Hoa Đông), không khí lạnh lục địa thổi
xuống bắc Biển Đông, phối hợp với tín phong từ phía đông tạo thành đới gió đông bắc
thịnh hành trên Biển Đông. Lúc này ITCZ bị đẩy lùi xuống nam Biển Đông, có trục ở
vào khoảng 8 – 10
0
N. Trong tháng 11 và 12, ITCZ tiếp tục lùi xuống các vĩ độ cận xích
đạo, tới tháng 1 thì lùi xuống nam bán cầu. Như thế trong thời kỳ mùa hè ITCZ từ nam
Biển Đông đi lên nhưng ít có điều kiện tiếp cận tới đất liền của Việt Nam và do đó ít có
ảnh hưởng thời tiết đối với khu vực này. Trái lại ở thời kỳ thu đông khi ITCZ lùi xuống
phía nam thì ITCZ thường đi ngang qua đất liền Việt Nam. Vì thế trong thời kỳ này
ITCZ đem đến thời tiết xấu trong các khu vực trên đất liền của Việt Nam, từ bắc chí

nam, đặc biệt đem đến mưa lớn diện rộng gây lũ lụt ở Trung và Nam Trung Bộ.
Theo mùa, ITCZ có sự biến động khá rõ nét như đã nói, nhưng trong thời gian ngắn,
tính biến động về cả vị trí lẫn cường độ rất lớn, thậm chí không phân tích được trên bản
đồ synop hàng ngày. Nguyên nhân gây nên sự biến động đó có thể là do sự di chuyển
được tóm tắt như sau[1]:
- ITCZ di chuyển lên phía bắc do áp cao Thái Bình Dương di chuyển lên phía bắc
trong quá trình áp cao này mạnh lên, hoặc nếu áp cao này lấn sang phía tây thì
cường độ của ITCZ cũng mạnh lên;
- Khi bão đổ bộ lên các vĩ độ cao thường kéo theo ITCZ lên phía bắc, nhưng khi
bão đổ bộ vào đất liền thì ITCZ mất đi, một ITCZ khác lại được thiết lập ở vĩ độ
thấp hơn;
- Khi không khí lạnh xâm nhập xuống phía nam cũng làm cho ITCZ bị đẩy lùi
xuống phía nam;
- Nếu áp thấp nóng phía tây mạnh lên, đường trục ITCZ trên Biển Đông đang có
hướng đông-tây sẽ chuyển hướng thành tây bắc-đông nam.
1.3.3 Mô hình synop đặc trưng không khí lạnh kết hợp dải hội tụ nhiệt đới gây ra
mưa lớn Trung Bộ.
Thường từ tháng 9 hàng năm đã có không khí lạnh xâm nhập xuống miền Bắc nước
ta. Theo thời gian càng về cuối năm không khí lạnh xâm nhập có tần xuất tăng dần và
ảnh hưởng sâu hơn xuống các tỉnh phía nam. Phần lớn không khí lạnh ảnh hưởng đến
Bắc và Trung Trung Bộ, không ít đợt mạnh ảnh hưởng tới nam Trung Bộ, rất ít đợt ảnh
hưởng đến đông Nam bộ. Trong các tháng 11, 12 trục áp cao cận nhiệt đới đã lùi xuống
phía nam khoảng vĩ tuyến 15
o
N về phía xích đạo theo hướng đông tây từ quần đảo Ca-
Ro-Rin-No, vùng biển nam PhiLipine, đảo Pa la Oan, khu vực biển quần đảo Trường Sa
đến vịnh Thái Lan tồn tại đới gió đông nhiệt đới và đới gió đông xích đạo khá dày và khá
ổn định. Tuy vậy, hoạt động của đới gió đông trên khu vực nam Biển Đông cũng có thay

19

đổi theo chu kỳ hoạt động của áp cao cận nhiệt đới. Đới gió đông này phát triển khá dày
lên đến độ cao của đỉnh tầng đối lưu nhưng biểu hiện rõ nhất trong tầng 700mb đến tầng
500mb hoặc 300mb. Trong lúc đó những đợt không khí lạnh xâm nhập xuống Trung Bộ
tạo nên " nêm lạnh" xuống Trung và nam Trung Bộ khá mỏng dưới 850mb kéo theo sự
kích động mạnh lên khác thường của đới gió đông bắc ngoài khơi nam Trung Bộ mà
chúng ta vẫn còn gọi là tín phong đông bắc (hay mậu dịch phong). Do tác động của địa
hình của miền Trung nên rất ít đợt không khí lạnh vượt qua dãy Trường Sơn và cao
nguyên Nam Trung Bộ, cũng như địa hình chắn gió của đoạn bờ biển Trung Bộ đã làm
không khí lạnh hội tụ ở phía đông, tạo dòng thăng cưỡng bức mạnh mẽ, kéo dài nhiều
ngày, gây lên mưa lớn ở khu vực này. Mưa lớn do không khí lạnh đối với các tỉnh miền
Trung đã là hiện tượng ác liệt nhưng mưa lớn còn ác liệt, kéo dài hơn do tác động đới gió
đông mạnh trên cao đặc biệt kết hợp các nhiễu động sóng trong ITCZ. Mưa lớn không
chỉ tập trung ở Trung Trung Bộ mà lan rộng ra các tỉnh Nam Trung Bộ đôi khi cả khu
vực Tây Nguyên. Quá trình xảy ra mưa lớn không chỉ phụ thuộc vào cường độ không
khí lạnh, ITCZ mà còn phụ thuộc vào thời gian tác động của hai hệ thống trên cùng pha
hoặc khác pha.
Mô hình synop đặc trưng cho dạng hình thế thời tiết đặc biệt này là: ở tầng thấp (từ
mặt đất lên 1500m) có sự tăng cường của áp cao lạnh xuống Bắc bộ và bắc Trung Bộ,
một sóng khí áp có trục theo hướng bắc tây bắc (NNW) - nam tây nam (SSW) kéo dài từ
nam vịnh Bắc bộ đến ngoài khơi Trung Bộ trong phạm vi 15-20
o
N, 106-110
o
E. ở tầng
cao (3000-5000m) sóng đông hoạt động trong khu vực 10-15
o
N, 105-115
o
E và dịch dần
về phía tây.

- Dạng 1: Không khí lạnh tác động cùng pha với sóng đông vùng mưa kéo dài tương đối
liên tục và đồng thời từ Quảng Bình đến Bình Thuận và trung tâm mưa chính cũng kéo
dài từ Thừa Thiên Huế đến Bình Thuận và đôi khi bao phủ cả khu vực Tây Nguyên.
Đây là loại hình thế gây mưa đặc trưng đáng chú ý nhất.
- Dạng 2: Không khí lạnh tác động không cùng pha với sóng đông và có 2 vùng mưa
chính: Từ Quảng Bình đến Bình Định trọng tâm từ Huế đến Bình Định nguyên nhân
do không khí lạnh là chủ yếu; từ Khánh Hòa đến Bình Thuận nguyên nhân do sóng
đông chủ yếu.
Mưa ở khu vực Trung Bộ nói chung và Trung Trung Bộ nói riêng do tác động của
không khí lạnh kết hợp với nhiễu động của ITCZ vào những tháng mùa đông thường gây
ra lũ lớn hoặc đặc biệt lớn trên các sông và ngập lụt nghiêm trọng trên một khu vực rộng
lớn.

20
CHƯƠNG 2:
MÔ HÌNH WRF VÀ ÁP DỤNG ĐỂ DỰ BÁO MƯA LỚN
Ở TRUNG TRUNG BỘ
2.1 Mô hình dự báo thời tiết WRF
Mô hình Nghiên cứu và Dự báo Thời tiết WRF (Weather Research and Forecasting)
là một hệ thống gồm nhiều mo-đun khác nhau, được phát triển bởi sự hợp tác giữa một
số trung tâm khí tượng lớn của Hoa Kỳ, như Trung tâm Quốc gia nghiên cứu khí quyển
(NCAR), Trung tâm Quốc gia dự báo môi trường (NCEP), Cục khí tượng không quân
(AFWA), v.v Dự án xây dựng WRF nhằm mục đích chính là có được một mô hình
khu vực vừa có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ vừa làm công cụ nghiên cứu các quá
trình qui mô vừa. WRF ra đời và phát triển dựa trên sự kế thừa những thành tựu trong
lĩnh vực mô hình hóa thời tiết và khí hậu, mặt khác nó cũng được thiết kế để có thể áp
dụng và hướng tới các phương pháp hiện đại trong phân tích, xử lý và đồng hóa số liệu.
Mô hình WRF cho phép sử dụng các tùy chọn khác nhau đối với tham số hóa các quá
trình vật lý, như tham số hóa bức xạ, tham số hoá lớp biên hành tinh, tham số hoá đối lưu
mây tích, khuếch tán xoáy rối qui mô dưới lưới hay các quá trình vi vật lý khác.

Những năm gần đây, mô hình WRF được sử dụng rộng rãi trong dự báo thời tiết
nghiệp vụ cũng như trong nghiên cứu ở nhiều quốc gia trên thế giới, cụ thể: tại Mỹ, mô
hình WRF đang được chạy nghiệp vụ tại NCEP (từ năm 2004) và AFWA (từ tháng
7/2006). Mô hình này cũng được chạy nghiệp vụ tại KMA (2006), tại Ấn Độ, Đài Loan
và Israel (từ năm 2007). Ngoài ra một số nước khác như Trung Quốc, New Zealand,
Braxin… đang sử dụng WRF trong nghiên cứu và dự định sử dụng mô hình này trong
nghiệp vụ.
Phiên bản 3.2 của mô hình WRF ra đời tháng 7 năm 2010, bao gồm các chức năng
chính sau: hệ phương trình động lực học bất thuỷ tĩnh nén được đầy đủ; các sơ đồ vật lý
được tích hợp cho những ứng dụng ở quy mô từ mét đến hàng nghìn km và có mã nguồn
mở để người sử dụng, cũng như các nhà nghiên cứu có thể đưa thêm các sơ đồ vật lý vào
mô hình; điều kiện biên di động; hệ thống đồng hoá số liệu 3DVAR; kỹ thuật lồng ghép
miền tính di động.
2.1.1 Cấu trúc của mô hình WRF
Sơ đồ tổng quan mô tả cấu trúc các thành phần của mô hình WRF như Hình 2.1[11]
Các thành phần chính của mô hình WRF gồm có:
• Hệ thống tiền xử lý của mô hình WPS (The WRF Pre-processing System).
Chương trình được sử dụng chủ yếu để mô phỏng các dữ liệu thực (real –data), bao
gồm: xác định miền mô phỏng; nội suy các dữ liệu địa hình, sử dụng đất (landuse),
các loại đất về miền mô phỏng; đọc và nội suy các trường khí tượng từ các mô hình
khác (mô hình toàn cầu, mô hình khu vực có độ phân giải thấp) về miền mô phỏng.

21
• Môđun đồng hóa số liệu (WRFDA) là chương trình đồng hóa số liệu quan trắc
vào trường phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS. Chương trình này cũng
cho phép cập nhật điều kiện ban đầu trong trường hợp mô hình WRF được chạy ở
chế độ tuần hoàn. Kỹ thuật đồng hóa số liệu biến phân bao gồm cả biến phân ba
chiều 3DVAR và biến phân 4 chiều 4DVAR

Hình 2.1: Cấu trúc tổng quan của mô hình WRF
• Môđun cập nhật số liệu (OBSGRID) là chương trình cập nhật số liệu vào trường
phân tích được tạo ra bởi chương trình WPS
• Môđun mô phỏng ARW (ARW solver). Đây là mođun chính của hệ thống mô
hình WRF, bao gồm các chương trình khởi tạo đối với trường hợp mô phỏng lý tưởng,
các mô phỏng dữ liệu thực và chương trình tích phân.
Các chức năng chính của mô hình WRF là:
- Các phương trình không thủy tĩnh nén được đầy đủ
- Ứng dụng đối với cả miền tính toàn cầu và khu vực
- Hệ toạ độ ngang là lưới so le Arakawa C, hệ toạ độ thẳng đứng là hệ toạ độ
khối theo địa hình.
- Bước thời gian sai phân Runge-Kutta bậc 3 được sử dụng đối với các số
sóng âm thanh và sóng trọng trường, sai phân bậc 2 đến bậc 6 được sử
dụng cho cả phương ngang và phương thẳng đứng.
- Lồng ghép miền tính một chiều và 2 chiều và lựa chọn miền tính lồng ghép
di dộng (moving nest).
- WRF được thiết kế cho phép ghép nối với các mô hình khác như mô hình
đại dương, mô hình đất.
- Các lựa chọn tham số hóa vật lý đầy đủ cho bề mặt đất, lớp biên hành tinh,
bức xạ bề mặt và khí quyển, quá trình vi vật lý và quá trình đối lưu.
- Mô hình lớp xáo trộn đại dương một cột
• Chương trình đồ họa và xử lý sản phẩm của mô hình (Post-processing &
Visualization tools) bao gồm một số chương trình và phần mềm cho việc khai thác
sản phẩm và đồ họa như RIP4, NCL, GrADS và Vis5D,…
2.1.2 Các quá trình vật lý trong mô hình

22
Mô hình WRF có các sơ đồ tham số vật lý rất phong phú, tạo điều kiện thuận lợi cho
các đối tượng sử dụng khác nhau. Các quá trình vật lý được tham số hóa trong mô hình
WRF bao gồm: Các quá trình vật lý vi mô, tham số hoá đối lưu mây tích, lớp biên hành

tinh, mô hình bề mặt, các quá trình đất - bề mặt (mô hình đất), bức xạ, khuếch tán.
2.1.2.1 Vật lí vi mô
Vi vật lí bao gồm các quá trình xử lí hơi nước, mây và quá trình giáng thủy. Các sơ
đồ vi vật lí dùng để tính toán xu thế của nhiệt độ, độ ẩm khí quyển và mưa bề mặt. Tuy
nhiên mỗi sơ đồ có độ phức tạp và các biến ẩm riêng khác nhau. Các sơ đồ vi vật lí có
trong mô hình trên Bảng 2.1.
Bảng 2.1: Tùy chọn vật lí vi mô trong WRF
Loại sơ đồ Số lượng biến Pha băng Pha hỗn hợp
Kessler 3 Không Không
Purdue Lin 6 Có Có
WSM 3 3 Có Không
WSM 5 5 Có Không
WSM 6 6 Có Có
EtaGCP 2 Có Có
Thompson 7 Có Có

2.1.2.2 Đối lưu mây tích
Mây tích có quy mô nhỏ hơn nhiều so với độ phân giải thông thường của lưới mô
hình, ảnh hưởng của nó đối với hoàn lưu quy mô lớn không thể tính trực tiếp mà chỉ có
thể tính gián tiếp từ cân bằng nhiệt và ẩm của hệ thống hoàn lưu quy mô lớn.
Mục đích của chính của vấn đề tham số hóa đối lưu là:
- Dự báo lượng mưa sinh ra do đối lưu;
- Tính toán tác động của đối lưu đến các quá trình nhiệt động lực học mô
hình như tính ổn định thẳng đứng, phân bố lại trường nhiệt, ẩm hình thành
mây, các ảnh hưởng đến đốt nóng bề mặt, bức xạ khí quyển,
Bảng 2.2: Một số tùy chọn tham số hóa đối lưu mây tích trong mô hình WRF
Sơ đồ Mây giáng Loại kết hợp
Kain – Fritsch Có Thông lượng khối
Betts-Miller-Janjic Không Thích ứng đối lưu
Grell-Devenyi Có Thông lượng khối

Có nhiều phương pháp khác nhau đã được sử dụng để liên kết mây với các trường
giải được như nhiệt độ, độ ẩm và gió, nhưng vẫn chưa một phương pháp nào là hoàn
thiện nhất, mỗi sơ đồ đưa ra đều có những ưu, nhược điểm riêng.

23
Trong mô hình WRF có những tùy chọn tham số hóa đối lưu khác nhau, Bảng 2.2 là
một số tùy chọn sơ đồ tham số hóa đối lưu và cách kết hợp của chúng.
2.1.2.3 Lớp bề mặt
Những sơ đồ lớp bề mặt tính toán hệ số vận tốc và trao đổi ma sát, cho phép
tính dòng nhiệt và ẩm bề mặt bởi mô hình đất - bề mặt và sơ đồ lớp biên hành tinh.
Các sơ đồ bề mặt trong mô hình WRF được mô tả trong Bảng 2.3.
Bảng 2.3: Tùy chọn bề mặt đất trong WRF
Sơ đồ Quá trình thực vật Biến thay đổi trong đất
(các tầng)
Tuyết
5 lớp Không Nhiệt độ (5) Không có
Noah Có Nhiệt độ, nước + băng, nước
(4)
1-lớp, nhỏ
RUC Có Nhiệt độ, băng, nước + băng (6) Nhiều lớp
Những mô hình bề mặt đất (LSMs) dùng thông tin khí quyển từ lớp bề mặt, bức
xạ từ sơ đồ bức xạ, giáng thủy từ vật lí vi mô và sơ đồ đối lưu, cùng với thông tin quan
trọng trên những biến trạng thái của đất và thuộc tính của bề mặt đất để cung cấp những
thông tin về thông lượng nhiệt và ẩm qua những điểm mặt đất và những điểm trên mặt
biển, băng. Các thông lượng này cung cấp điều kiện biên ban đầu cho dòng thăng trong
mô hình PBL.
Mô hình mặt đất không cung cấp những xu hướng, nhưng cập nhật những biến trạng
thái của đất gồm: nhiệt độ bề mặt, profile nhiệt độ đất, profile độ ẩm đất, tuyết. Không có
trao đổi ngang giữa những điểm lân cận trong LSMs, vì vậy nó có thể coi như mô hình

cột một chiều cho mỗi điểm lưới trong mô hình WRF. Hiện nay có nhiều mô hình bề
mặt có thể chạy độc lập.
2.1.2.4 Lớp biên hành tinh
Lớp biên hành tinh (Planetery Boundery Layer, PBL) có nhiệm vụ tính toán thông
lượng xoáy quy mô dưới lưới. Vì vậy khi PBL được kích hoạt thì khuếch tán theo chiều
thẳng đứng cũng được kích hoạt. Hầu hết, khuếch tán ngang là không đổi (K
k
=const).
Thông lượng bề mặt được cung cấp bởi bề mặt và sơ đồ bề mặt đất. Sơ đồ PBL xác định
các profile thông lượng giữa lớp biên và trạng thái của lớp biên. Vì vậy sẽ cung cấp
những khuynh hướng của nhiệt độ, độ ẩm (bao gồm cả mây), động lượng ngang trong
toàn cột khí quyển. Hầu hết các sơ đồ PBL xét sự xáo trộn khô, nhưng cũng bao gồm
hiệu ứng bão hòa trong sự ổn định thẳng.
2.1.2.5 Bức xạ khí quyển
Các sơ đồ bức xạ khí quyển cho ta thấy sự đốt nóng bề mặt khí quyển bởi thông
lượng bức xạ sóng ngắn của mặt trời và sóng dài của bề mặt đất. Bức xạ sóng dài bao
gồm tia hồng ngoại (IR) hoặc bức xạ nhiệt hấp thụ được phát ra từ khối không khí và bề
mặt. Dòng bức xạ sóng dài từ bề mặt phụ thuộc vào loại bề mặt đất, nhiệt độ bề mặt đất.
Bức xạ sóng ngắn có chứa cả bức xạ sóng dài, và phụ cận sóng dài trong phổ mặt trời. Vì
chỉ có nguồn là mặt trời, nên bức xạ sóng dài gồm các quá trình hấp thụ, phản xạ, phát xạ
trong khí quyển và tại bề mặt. Phản xạ phụ thuộc vào Albedo của mặt đệm. Bức xạ còn

24
phụ thuộc vào phân bố của mây, hơi nước và các khí CO2, O3,…Các tùy chọn bức xạ
trong mô hình WRF cho trên Bảng 2.4.
Bảng 2.4: Tùy chọn sơ đồ bức xạ trong WRF
Sơ đồ Sóng dài (LW)/Sóng ngắn
(SW)
Số dải Loại
RRTM Sóng dài 16 CO2 ,O3, mây

GFTL-LW Sóng dài 14 CO2 ,O3, mây
GFDLSW Sóng ngắn 12 CO2 ,O3, mây
MM5SW Sóng ngắn 1 mây
Goddard Sóng ngắn 11 CO2 ,O3, mây
2.1.2.6 Sơ đồ tương tác giữa các quá trình vật lí
Tương tác giữa các quá trình vật lý được thể hiện trong mô hình số nói chung có thể
biểu diễn như sơ đồ Hình 2.2.

Hình 2.2: Sơ đồ tương tác vật lí
Quá trình tham số hóa mây tích tác động vào vi vật lí thông qua dòng đi ra. Vi vật lí
cùng với mây tích tác động đến bức xạ thông qua sự ảnh hưởng của mây tới bức xạ. Bức
xạ và bề mặt tương tác với nhau thông qua phát xạ sóng ngắn, dài và Albedo bề mặt. Bề
mặt tương tác với lớp biên hành tinh thông qua thông lượng nhiệt ẩm bề mặt và gió. Lớp
biên hành tinh và mây tích tương tác với nhau thông qua dòng giáng và mây tầng thấp.
2.2 Cập nhật số liệu địa phương trong mô hình WRF
Cập nhật số liệu địa phương cho mô hình WRF được thực hiện thông qua môđun
OBSGRID. Có 3 trong 4 kỹ thuật phân tích được dùng trong OBSGRID dựa trên sơ đồ
Cressman với vài kỹ thuật hiệu chỉnh liên tiếp cho trường ban đầu từ các trạm bên cạnh.
Sơ đồ Cressman chuẩn được thiết kế dựa trên khoảng cách giữa các thám sát theo bán
kính R. Trường phỏng đoán ban đầu tại điểm lưới P được điều chỉnh bằng cách lấy tất cả
các thông tin từ các trạm có ảnh hưởng đến P.
2.2.1 Phương pháp Cressman
Dự báo thời tiết số nghiệp vụ đòi hỏi các sơ đồ phân tích khách quan phải nhanh, ổn
định, chính xác và có thể áp dụng cho bất kỳ trường khí tượng nào[10]. Phương pháp
hiệu chỉnh liên tiếp, trước hết do Bergthorsson và Doos đưa ra năm 1955, được
VI VẬT LÍ MÂY TÍCH
BỨC XẠ PLB
BỀ MẶT

Ảnh hưởng
c
ủa mây

Một phần
mây

Tương tác giữa các quá trình vật lí
Thông lượng
nhi
ệt ẩm bề mặt

Sóng ng
ắn, d
ài

Phát xạ bề mặt
Albedo b
ề mặt

T, Qv, gió bề mặt
Mây tầng
thấp hoặc sự
tăng cường
dòng giáng

Dòng đi ra